基于迭代优化和神经网络补偿的超冗余机械臂半参数动力学模型辨识

为了实现超冗余机械臂动力学模型的精确辨识,提出了一种基于迭代优化和神经网络补偿的半参数动力学模型辨识方法。首先,介绍了超冗余机械臂的动力学模型和最小参数集,建立了关节非线性摩擦模型,使用遗传算法优化回归矩阵条件数生成激励轨迹。然后建立了机械臂动力学模型物理可行性约束,基于迭代优化方法设计了两层循环网络对超冗余机械臂的惯性参数和关节摩擦模型进行辨识。最后,利用数据集训练BP神经网络,得到超冗余机械臂半参数动力学模型,并与多种算法进行了比较分析。实验结果表明:相较于传统的最小二乘算法和加权最小二乘算法,通过使用本文提出的辨识算法,关节辨识力矩残差均方根(Root Mean Square,RMS)之和分别提高了32.81%和23.76%,半参数动力学模型相比于全参数动力学模型力矩残差均方根之和提高了23.56%,辨识结果验证了辨识方法的有效性和优越性。

基于数据驱动的新冠病毒动力学传播的建模与预测

传统的传染病动力学建模方法通常在预先假设病毒传播机制的基础上基于仓室模型以微分方程的形式进行建模,基于此提出一个基于数据驱动的传染病传播动力学建模方法,为非线性动力学模型的稀疏辨识方法。利用稀疏回归和参数辨识从大量潜在动力学模型中准确发现控制方程,用以模拟2019年末新型冠状病毒在湖北武汉的动力学传播过程。方法的优点一是从数据中发现非线性动力学,且无需假设控制方程的形式;二是该方法能够有效地平衡模型复杂度和准确度。实验结果表明模型能够很好地刻画新型冠状病毒在武汉的传播,也证明了模型的具有一定的实用性,并可推广到相关疫情的预测中。